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Apple adquirió Buddybuild, una startup canadiense para desarrollar aplicaciones

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Apple adquirió la firma canadiense Buddybuild para mejorar sus herramientas de desarrollo de software en iOS.

Buddybuild es una plataforma que integra los pasos fundamentales para el desarrollo y la iteración de aplicaciones. También simplifica el método a través del cual una app puede recibir información sobre por qué ha fallado y facilita la comunicación entre el usuario y los desarrolladores.

Una de sus funciones, por ejemplo, permite ver vía video qué estaba haciendo el usuario en el momento que falló la app.

La startup formará parte de Xcode, el programa que el gigante tecnológico ya utiliza para crear aplicaciones móviles.

Como parte del acuerdo de adquisición, las herramientas de Buddybuild disponibles para Android dejarán de funcionar a partir de marzo de 2018.

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Alerta youtubers: harán controles de los contenidos antes de comercializarlos

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Los Youtubers se encontrarán con trabas para recaudar dinero. YouTube anunció que aplicará “un nuevo enfoque para la publicidad” este año, que incluye tres medidas con las que busca evitar que los anuncios “puedan ser cooptados por los malos actores” y que sí sean publicados “junto con el contenido que refleje” los valores de los inversores, tras las críticas recibidas por canales que simulaban contar con contenido para chicos pero incluían temáticas para adultos.

La empresa intenta así poder controlar un poco más el contenido que se comparte en su plataforma y el dinero que ganan muchos usuarios con videos que suben a la red, a través de los anuncios insertados.

La directora ejecutiva de la plataforma, Susan Wojcicki, anunció ayer que los videos de los canales con más éxito serán supervisados por humanos en lugar de algoritmos antes de ser comercializados. En una carta publicada ayer, la plataforma de videos de Google asumió que “2017 fue un año difícil, con varios problemas que afectan a la comunidad y a los socios publicitarios” y que si bien se hicieron ajustes, ahora implementará cambios para que los anuncios no terminen patrocinando malos contenidos.

“Antes, los canales tenían que llegar a 10.000 vistas para ser elegibles para el Programa de Socios de YouTube (YPP, por sus siglas en inglés). (Ahora) queremos tener en cuenta el tamaño del canal: los nuevos necesitarán 1.000 suscriptores y 4.000 horas de tiempo de reproducción en los últimos 12 meses para ser elegibles”, explicó. Es decir, YouTube fijará un mínimo de visualizaciones totales en los canales para mostrar anuncios. No servirá que un video tenga muchas reproducciones para cobrar a través de anuncios. Ahora deberá contar con seguidores fieles, ya que se tendrá en cuenta a los suscriptores del canal de ese youtuber o creador de contenido. Y los usuarios deberán destinar tiempo a ver el contenido, no solo a hacer clic en enlaces.

Wojcicki explicó que “el tamaño por sí solo no es suficiente para determinar si un canal es adecuado para publicidad” y por ello supervisará “de cerca las señales de la comunidad, spam y otras banderas de abuso para garantizar que cumplan con las políticas”. “Si encontramos un canal que viola repetidas veces nuestras pautas comunitarias, eliminaremos ese canal de YPP. Como siempre, si la cuenta recibió tres avisos de directrices comunitarias, eliminaremos las cuentas y los canales de ese usuario de YouTube”, explicó; así, dará más relevancia a la opinión humana para complementar la acción de algoritmos que dirigen esas acciones.

Por otra parte, se cambiará el algoritmo que muestra las sugerencias para que “no solo ofrezca el contenido más popular en YouTube, sino también el más investigado”, precisó.

“Creamos Google Preferred para mostrar los canales más atractivos de YouTube y para ayudar a nuestros clientes a llegar fácilmente a nuestro público más apasionado. En el futuro, los canales incluidos en Google Preferred se revisarán manualmente y los anuncios solo se publicarán en videos que se haya verificado que cumplan con nuestras pautas de publicidad amigable”, agregó.

Por último, Youtube presentará en los próximos meses “un sistema de idoneidad de tres niveles” para que anunciantes reflejen su visión de las ubicaciones adecuadas para su marca.

 

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El sector financiero busca profesionales del área de tecnología

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Cuando Ron Knapp se incorporó como director de tecnología a la unidad de fintech (tecnología financiera) de Citigroup, les sugirió a los gerentes nuevos: “Teniendo en cuenta lo que estamos tratando de lograr, creo que debería venir en jeans y borceguíes”.

Knapp entró a Citi Fin Tech en 2016 con la tarea de armar un equipo de especialistas en tecnología unos meses después de que el banco creó la división “para diseñar y ofrecer el banco del mañana”. Tras 16 años en Amazon, su cambio implicó unirse a un clan que según él será cada vez más valioso para los bancos grandes: los profesionales especializados en tecnología.

Las instituciones financieras salieron a la caza de profesionales del mundo tecnológico hace cerca de tres años como respuesta al surgimiento de sus competidores fintech, contó Max Johnson, gerente de la agencia de empleo Robert Walters. Pero para convencerlos de que trabajen en el sector bancario, los bancos van a tener que cambiar algunas cosas.

“Los bancos tienen estructuras muy rígidas en cuanto al estilo de vida corporativo,” agregó Johnson. “Quienes se dedican a la tecnología quieren ser creativos, quieren estar en un ambiente que no los restrinja”.

Pueden ser de ayuda las pequeñas modificaciones como relajar el código de vestimenta. Pero todo finalmente se reduce a los salarios, comentó Johnson.

En el Reino Unido, los salarios iniciales para roles vinculados con la tecnología son más altos en bancos que en firmas tecnológicas, según el sitio Emolument. Sin embargo, casi la mitad de las compañías tecnológicas tiene menos de 250 empleados, y según Tom Chambers, consultor en análisis de datos de Robert Walters, el cambio ya está en marcha. “Los bancos están en ventaja en términos de salario”. Pero la remuneración es sólo un atractivo, explicó Faye Woodhead, director de programas globales para graduados de Deutsche Bank. “La oportunidad debe hacer una diferencia, y es igual de importante sentir que se trata de un desafío y aprender. El código de vestimenta quizás ayude, pero es apenas una fachada”.

Lo más importante es que los bancos están ofreciendo funciones que no existían en el sector hace pocos años, según Elly Hardwick, directora de innovación en Deutsche Bank. “También hay muchas oportunidades en inteligencia artificial, aprendizaje automático y tecnología de contabilidad distribuida”, aseguró. Y las entidades bancarias tienen algo que las tecnológicas no tienen: datos financieros.

Se modificó el proceso de contratación de personal en Citi Fin Tech para que el banco sea más atractivo para los especialistas en tecnología. “Hay que empezar con el lenguaje empleado en la descripción del puesto, hay que hablar demostrando que entendemos la tecnología actual”, dijo Knapp. “Es fácil decir que vamos a ser innovadores, pero debemos convencer a los potenciales empleados de que realmente tenemos un plan”.

 

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Crean software que detecta enfermedades a partir del llanto de los bebés

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El programa, desarrollado por investigadores del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica de México, funciona a través de modelos computacionales inteligentes que analizan el llanto del bebé en los primeros seis meses de vida

En el proyecto colaboran investigadores del Instituto Nacional de Rehabilitación, la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM), la Universidad de Florencia y la de Lieja (Getty Images)
En el proyecto colaboran investigadores del Instituto Nacional de Rehabilitación, la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM), la Universidad de Florencia y la de Lieja (Getty Images)

Investigadores mexicanos desarrollaron un software que procesa el llanto de los bebés para poder detectar con hasta 95% de precisión alguna patología como sordera, asfixia o hiperbilirrubinemia, informó el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) de México.

En un principio, los especialistas trabajaron con el llanto de bebés con sordera, del que extrajeron características acústicas distintivas, y entrenaron los modelos computacionales en los que se hizo la clasificación de los tipos de llanto.

“Una vez que nuestros modelos estaban entrenados, se les probó con una muestra de bebés desconocidos y así determinaron a qué clase de llanto pertenecía y si existía algún padecimiento, de acuerdo con la clasificación previa que hicimos“, explicó el doctor en Ciencias Computacionales Carlos Alberto Reyes García.

 El llanto de los bebés fue grabado durante la etapa prelingüística en niños con edades de dos a seis meses. Estas primeras muestras las convirtieron en un espectrograma al que se le detectan características cuantitativas o valores numéricos.

“Una muestra completa de llanto se divide en segmentos pequeños. A cada uno de estos segmentos les extraemos sus características acústicas con vectores de datos, posteriormente estos vectores se pasan a los modelos de clasificación y así se determina qué tipo de llanto es“, precisó Reyes García.

Se miden aspectos cualitativos en los que se aprecian cambios drásticos en la frecuencia del llanto del bebé, dobles armónicos, vibratos, silencios, concentración de ruido y tipos de melodía (iStock)

Se miden aspectos cualitativos en los que se aprecian cambios drásticos en la frecuencia del llanto del bebé, dobles armónicos, vibratos, silencios, concentración de ruido y tipos de melodía (iStock)

“A estas muestras se les quitan los silencios para hacer una línea de llanto continua y a partir de ahí se procesan los datos que usamos para entrenar nuestros modelos, los cuales se implementan para hacer un reconocimiento de patrones similares en todas las muestras que se tomaron”, detalló.

 Con esta combinación de características, el médico puede tener una pauta para saber si existe un indicador anormal en el desarrollo del bebé.

Para el estudio, los expertos toman muestras por segundos o minutos mientras el bebé llora, ya que con solo dos minutos de llanto se obtienen hasta 120 muestras que permiten entrenar los modelos computacionales y así saber si el llanto es por hambre, dolor, asfixia o si presenta sordera o hiperbilirrubinemia.

El investigador indicó que teóricamente cualquier corpus de llanto que proporcionen los médicos y que ya esté diagnosticado se puede representar a través de sus modelos computacionales, lo que los lleva a nuevos objetivos, como el análisis de llanto en bebés prematuros o para detectar autismo, aunque este trabajo aún está en desarrollo.

Con información de EFE

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